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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김재현 (아주대학교) 신현정 (아주대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2022년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
2,180 - 2,195 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

유사도 손실 기반의 오토인코더를 활용한 갑상선 암 환자의 재발 가능성 예측
김재현 ,  신현정 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
유사도 손실 기반의 오토인코더를 활용한 갑상선 암 환자의 재발 가능성 예측
김재현 ,  신현정 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

2021

멀티모달 오토인코더를 활용한 갑상선암 재발 예측
김재현 ,  이재원 ,  신현정 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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갑상선 암 진단에 사용되는 데이터로는 TSH(Thyroid Stimulating Hormone) 호르몬 수치, Tg(Thyroglobulin) 호르몬 수치, TgAb(Tg Antibodies) 호르몬 수치, 병리학 정보가 있다. 기존의 기계학습을 활용한 갑상선암 관련 연구에서는 이러한 다양한 유형의 데이터를 함께 사용하지 못하고 한 가지 유형의 데이터만을 이용하는 경향이 있었다. 이러한 방법은 주어진 정보를 종합적으로 살펴 진단을 확정하는 현행 방식과 차이가 크며, 데이터를 충분히 활용하지 못한다. 본 연구에서는 새롭게 제안하는 유사도 손실을 기반으로한 멀티 모달리티 오토인코더를 활용하여 다양한 유형의 데이터를 종합적으로 사용하여 갑상선암의 재발 가능성을 판단한다. 실험 결과, 호르몬과 병리학 정보를 함께 사용한 제안 모델이 단일 데이터를 이용한 모델 대비 최대 약 58배 이상의 성능 향상을 나타내었다.

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전도현 ,  김장호 ,  고주희 한국외식산업학회지 2023 .12
유사도 손실 기반의 오토인코더를 활용한 갑상선 암 환자의 재발 가능성 예측
김재현 ,  신현정 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022 .06
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